확산 모델, 이미지 생성의 핵심 기술로 부상

확산 모델, 쉽게 설명하다 생성형 인공지능(AI)은 오늘날 가장 많이 언급되는 용어 중 하나로, 최근 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 생성 등 다양한 분야에서 활용이 급증하고 있습니다. 특히 이미지 생성 분야에서는 확산 모델(Diffusion Models)이 최신 기술로 부상하여 DALLE, Midjourney, CLIP 등의 유명 모델의 핵심 메커니즘으로 사용되고 있습니다. 이 글에서는 확산 모델의 기본 원리를 소개하며, 이를 통해 복잡한 변형 모델과 하이퍼파라미터의 역할을 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 확산 물리학적 비유 투명한 물 잔에 노란색 액체를 조금 넣으면 어떻게 될까요? 노란 액체는 점차적으로 일정하게 퍼져 전체 잔의 물이 약간 투명한 노란색으로 변합니다. 이를 전방 확산(forward diffusion)이라고 합니다. 그러나 이 과정을 역으로 진행하여, 다시 원래 상태로 되돌리는 역방향 확산(reverse diffusion)은 상당히 어렵습니다. 최선의 경우에도 매우 정교한 메커니즘이 필요합니다. 기계 학습에 적용된 확산 확산은 이미지에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 고화질 개 사진에 점진적으로 잡음을 추가하면 픽셀 값이 변화하여 사진 속 개가 보이지 않거나 심지어 인식되지 않을 정도로 변할 수 있습니다. 이 변환 과정을 전방 확산이라고 합니다. 확산 모델의 구조 확산 모델의 구조를 더 자세히 이해하기 위해 전방 확산과 역방향 확산 과정을 따로 살펴보겠습니다. 전방 확산 실제로는 각 픽셀마다 평균이 0인 가우시안 분포(Gaussian distribution)에서 임의의 값을 샘플링하여 이 값을 픽셀의 원래 값에 더하는 방법이 가장 일반적입니다. 이렇게 하면 이미지는 점진적으로 잡음이 추가되어 원래 이미지와 점점 닮아지지 않습니다. 수백 번의 반복이 이루어지면 이미지는 순수한 잡음으로 변해 완전히 인식할 수 없게 됩니다. 역방향 확산 이 모든 전방 확산 변환을 수행하는 목적은 신경망을 훈련시키는 데 사용되는 이미지를 생성하는 것입니다. 예를 들어, 100번의 연속적인 잡음 변환을 수행했다면, 각 단계에서의 이미지를 사용하여 신경망이 이전 단계의 이미지를 재구성하도록 훈련할 수 있습니다. 예측 이미지와 실제 이미지의 차이는 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)와 같은 손실 함수를 통해 계산됩니다. 확산 모델은 이미지에서 추가된 잡음을 감지하고 이전 단계의 이미지를 재구성하는 것이 목표입니다. 또한, 모델은 이미지에 추가된 잡음을 예측하도록 훈련될 수도 있으며, 이 경우 이전 단계의 이미지에서 예측된 잡음을 빼주면 원래 이미지를 재구성할 수 있습니다. 두 작업 모두 비슷해 보일 수 있지만, 잡음을 예측하는 것이 이미지를 재구성하는 것보다 더 간단합니다. 모델 설계 확산 기법에 대한 기본적인 직관을 얻은 후에는 확산 모델 설계에 대한 몇 가지 고급 개념을 탐색하는 것이 중요합니다. 반복 횟수 확산 모델에서 반복 횟수는 핵심 매개변수 중 하나입니다. 많은 반복을 사용하면, 인접한 단계의 이미지 쌍 사이의 차이가 줄어들어 모델의 학습 과제가 더 쉬워집니다. 하지만 많은 반복은 계산 비용을 증가시킵니다. 적은 반복은 학습 속도를 높일 수 있지만, 단계 간의 부드러운 전환이 부족해 성능이 저하될 수 있습니다. 일반적으로 50에서 1000 사이의 반복 횟수가 선택됩니다. 신경망 구조 대부분의 확산 모델에서는 U-Net 구조가 주로 사용됩니다. U-Net은 생의료 이미지 분할에서 효과적으로 사용된 구조로, 다음과 같은 이유로 확산 모델에서도 널리 쓰입니다. 공유된 네트워크 처음에 보면 각 반복 단계마다 다른 신경망을 훈련해야 할 것 같지만, 이 접근 방식은 계산적으로 매우 비효율적입니다. 예를 들어, 1000단계의 확산 과정을 거치려면 1000개의 U-Net 모델을 훈련시켜야 하는데, 이는 시간과 자원이 많이 소요됩니다. 그러나 각 단계의 작업 구성은 본질적으로 동일하다는 것을 알 수 있습니다. 즉, 모든 단계에서 잡음이 추가된 동일한 차원의 이미지를 재구성해야 하는 것입니다. 따라서 모든 반복 단계에서 공유된 단일 신경망을 사용하는 아이디어가 나왔습니다. 실제로는 공유된 가중치를 가진 단일 U-Net 모델을 사용하여, 다양한 확산 단계의 이미지 쌍으로 훈련시킵니다. 추론 시에는 같은 훈련된 U-Net을 여러 번 통과시키며, 점차 이미지를 개선하여 고품질 이미지를 생성합니다. 단일 모델만 사용하면 생성 품질이 약간 저하될 수 있지만, 학습 속도의 상당한 향상이 이루어집니다. 결론 이 글에서는 이미지 생성에서 중요한 역할을 하는 확산 모델의 핵심 개념을 살펴봤습니다. 이러한 모델은 다양한 변형이 있으며, 특히 안정적 확산(stable diffusion) 모델이 인기를 얻고 있습니다. 안정적 확산 모델은 같은 기본 원칙을 따르면서도 텍스트나 다른 입력 유형을 통합하여 생성된 이미지를 안내하고 제약할 수 있는 기능을 제공합니다. 업계 인사들의 평가와 회사 프로필 확산 모델은 이미지 생성 분야에서 뛰어난 성능을 보여주며, 딥러닝 연구자들 사이에서 큰 관심을 받고 있습니다. DALLE, Midjourney, CLIP와 같은 유명 모델들은 확산 모델을 기반으로 하여 개발되었으며, 이들 모델의 성공은 AI 기술의 발전을 크게 앞당겼다는 평가를 받고 있습니다. 또한, U-Net 구조의 효율성은 다양한 이미지 처리 작업에서 중요한 역할을 하고 있어, 관련 연구가 계속해서 이루어지고 있습니다.